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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 1,619 - 1,622 (4page)
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Pedestrian-view intersection classification is a key component which assists the navigation of autonomous small robots. Previous works finetune ImageNet-pretrained network with the dataset. In this work, we conduct experiments to analyze the importance of fine-tuning from ImageNet-pretrained network by comparing it with training from scratch. In order to compensate the additional training during the pretraining, we also train the model from scratch using higher learning rate and/or more training epochs. Despite that, model trained from ImageNet-pretrained network still shows significantly higher performance compared to the model trained from scratch. This demonstrates the importance of pretraining in pedestrian-view intersection classification.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Methodology
Ⅲ. Experiments
Ⅳ. Conclusion
References
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